10.13873/J.1000-9787(2017)11-0042-02
基于卷积神经网络的车型识别方法研究
针对高速公路环境下的车型识别问题,利用深度学习Caffe框架中的AlexNet和传统方法支持向量机(SVM),分别对车辆图像进行网络训练与测试,得到两种车型识别方法的准确率并进行比较验证.实验结果表明:卷积神经网络的分类方法具有较高的车型识别精度,车型识别准确率高.
深度学习、车型识别、卷积神经网络、支持向量机、AlexNet
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TP183(自动化基础理论)
国家自然科学基金资助项目61363043,61563025
2017-12-06(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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42-43,46